電信業者提供視訊服務之外國法制研析

刊登期別
第20卷 第9期,2008年09月
 
隸屬計畫成果
經濟部技術處科專資通訊法制研究計畫成果
 

※ 電信業者提供視訊服務之外國法制研析, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=3208&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/19)
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政府將Linux認證納入採購需求

  一直以來負責政府部門資訊軟體採購的中信局,均要求廠商出示所謂 " 原廠証明 ",但是自由軟體並無法取得 " 原廠証明 ",以致難以打入公部門。今年中信局第一季發佈的政府採購需求中,首度在個人電腦部份列出具備 Linux 相容測試以及中文化認證的產品。未來要做政府生意的非 Windows-based 桌面電腦軟硬體廠商,都必須取得 Linux 相容測試認證。這是政府為了擴大 Linux 軟硬體使用而推動 Linux 相容測試,第一次明文要求, Linux-based PC 必須要具備 Linux 相容性認證。Linux 相容認證列入 IT 產品採購規格中,將因政府需求的驅動而有助於刺激國內廠商參與測試、取得認證的意願,使推動 Linux 的力量更為聚焦。   眾多 Linux 版本 OS、應用彼此相容、以及中文化不足,是國內企業使用與佈署特別是 Linux 桌面軟體造成障礙。三年前工業局推動成立 Linux 相容測試中心,希望能降低 Linux 版本相容性問題,並在今年開始推動中文化認證。   過去 Linux 相容測試免費提供廠商產品測試服務,並沒有於政府需求銜接,導致在促進 Linux 產品取得認證過於發散,此次中信局僅在個人電腦部份列出需求,也有助於收斂投測產品種類。 Linux 相容測試中心,也將在本月頒發第一批「 Linux 軟硬體相容性基本驗證規範」及「基本中文化實用性驗證」的產品。   Linux 相容測試中心交由台北市電腦公會(TCA)負責的 Linux 促進會執行

美國法院將考慮命Google提交相關資料

  美國布希政府為捍衛1998兒童線上保護法(1998 Child Online Protection Act),要求法院命Google提交有關民眾使用該公司之搜尋引擎所輸入之關鍵字資料,以證明透過搜尋引擎,兒童使用電腦連結到色情網站並非不易。但是,Google主張此將會危及其使用者個人的隱私以及其營業秘密。   一名負責審理此案的法官於日前表示,其將會考量政府蒐集此等資料的需求以及Google之使用者的隱私保護議題,且其可能會允許司法部 (Justice Department) 可以接近使用 (access) 一部分由Google所建立的網站連結目錄,但並不是Google使用者所輸入的關鍵字資料。

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金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險

.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。

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